Bilgisayarlı görüşün, gerçek zamanlı izleme ve otomatik denetimler yoluyla demiryolu operasyonlarında güvenliği, bakımı ve verimliliği nasıl iyileştirdiğini görün.
Demiryolları, kara ulaşım sistemlerinin temel bir parçasıdır. Dünya çapında 1 milyon kilometreden fazla rotayı kapsayan demir yolu ağları , şehirleri, endüstrileri ve toplulukları geniş mesafelerde birbirine bağlar. Bu sistemler genişledikçe ve talep arttıkça, güvenliği ve verimliliği sağlamak yalnızca manuel kontroller ve izlemelerden daha fazlasını gerektirir.
Son teknoloji çözümler giderek daha da önemli hale geliyor. Örneğin, görsel verileri işlemekle ilgilenen yapay zekanın (AI) bir dalı olan bilgisayarlı görüş , çeşitli demir yolu operasyonlarını kolaylaştırmak için kullanılıyor.
Görüntü destekli sistemler, ray operatörlerine operasyonların gerçek zamanlı farkındalığını sağlamak için Ultralytics YOLO11 gibi kameralar ve bilgisayar görüntü modelleri kullanır. Nesne algılama ve örnek segmentasyonu gibi görevler aracılığıyla, şu modeller: YOLO11 rayları, platformları, tünelleri ve trenlerin iç kısımlarını analiz ederek nesneleri, insanları veya tehlikeleri tespit edebilir.
Birinin platform kenarına çok yakın durduğu veya pistte enkaz belirdiği bir durumu düşünün. Vision AI bunu gerçek zamanlı olarak tespit edebilir ve bir uyarı göndererek istasyon ekiplerinin hızlı bir şekilde yanıt vermesini ve olası risklerin gecikmelere veya kazalara dönüşmesini önlemesini mümkün kılar. Ayrıca, her zaman izlenmesi zor olan alanları izleyerek personele yardımcı olur.
Yapay zeka ve bilgisayarlı görüşün benimsenmesi arttıkça, daha fazla şehir demiryolu operasyonlarını daha güvenli ve daha verimli hale getirmek için Vision AI kullanmaya başlıyor. Bu makalede, Vision AI'nın demiryolu taşımacılığı iş akışlarında dünya çapında nasıl uygulandığını inceleyeceğiz. Başlayalım!
Demiryolu ağları gerçek zamanlı olarak izlenmesi gereken birçok hareketli parça içerir. Geleneksel olarak istasyon personeli tarafından yapılanlar artık yapay zeka kullanılarak otomatikleştirilebilir. Bilgisayarlı görüş modelleri gibi YOLO11 İstasyon operatörlerinin demiryolu işlevlerini daha yakından izlemelerine ve sorunlar ortaya çıktığında hızlı bir şekilde yanıt vermelerine yardımcı olabilir.
Özellikle, bilgisayarlı görüş görevleri, bu modellerin kameralardan gelen görsel girdiyi kullanarak eğitilerek gerçekleştirebileceği belirli işlevlere atıfta bulunur. Demiryolu operasyonlarını izlemek için kullanılabilecek bazı temel görevler şunlardır:
Örnek segmentasyonu: Bir görüntüdeki her pikseli önceden tanımlanmış kategorilere sınıflandırmaya odaklanır. Demiryolu altyapısı izlemede, çatlaklar, korozyon veya aşınma gibi özellikleri belirleyerek rayların, platformların ve diğer yüzeylerin durumunu değerlendirmek için kullanılabilir.
Görüntü tabanlı izleme genellikle güvenlik ve gözetimle ilişkilendirilirken, demiryolu sistemleri Görüntü AI'yı yalnızca temel güvenlik görevlerinden çok daha fazlası için kullanır. Ayrıca operasyonları iyileştirmede, güvenliği artırmada ve ağ genelinde genel sistem yönetimini desteklemede de rol oynar.
Vision AI'nın toplu taşımada kullanılmasının en önemli faydalarından biri, gerçek zamanlı çalışabilme yeteneği olup, istasyon personeline olası sorunların önüne geçmek için zamanında ve faydalı bilgiler sunmasıdır.
Bilgisayarlı görüşün demiryollarının daha fazla hassasiyet ve kontrolle çalışmasına nasıl yardımcı olduğunu gösteren gerçek dünya örneklerine bakalım.
Avrupa'da demiryolu trafiği büyümeye devam ederken, güvenilir altyapı izleme ihtiyacı kritik hale geldi. Güvenli ve sorunsuz operasyonları kolaylaştırmak için rayların aşınma, hasar ve hizalama hataları açısından düzenli olarak denetlenmesi gerekir. Bu, maliyetli kesintilere veya kazalara yol açmadan önce binlerce kilometrelik rayın erken kusur belirtileri açısından kontrol edilmesini içerir. Vision AI, bu denetim sürecini otomatikleştirmek ve geliştirmek için etkili bir yol sunar.
Örneğin, demiryolu ağının binlerce kilometreye yayıldığı Hollanda'da, rayları sürekli izlemek ve bakımını yapmak çok büyük bir görevdir. Manuel denetimler hala önemli olsa da, yavaş, emek yoğun olabilir ve sıklıkla hizmeti aksatabilir. Bunu çözmek için, ray-ray koşullarını gerçek zamanlı olarak denetlemek için bir bilgisayar görüş sistemi tanıtıldı.
Hareket eden trenlere monte edilen kameralar , yüksek çözünürlüklü görüntülerin sürekli akışını yakalar. Bu görseller daha sonra ray hizalama hatalarını, aşınmış veya hasarlı bileşenleri ve eksik parçaları tespit etmek üzere eğitilmiş Vision AI modelleri tarafından analiz edilir.
Sürekli, otomatik izlemenin yerinde olmasıyla, denetimler yalnızca daha hızlı değil, aynı zamanda daha doğrudur. Bakım ekipleri, en çok dikkat gerektiren alanlara öncelik verebilir ve gereksiz kontrolleri azaltabilir. Sonuç olarak, operatörler günlük hizmeti kesintiye uğratmadan operasyonel riskleri düşürebildi, gecikmeleri azaltabildi ve genel güvenliği iyileştirebildi.
Büyük ölçekli demir yolu projelerinde, şantiye güvenliğini sağlamak en kalıcı zorluklardan biridir. Bu, özellikle Çin'deki Wuhan'ın kentsel demir yolu ağının inşası sırasında geçerliydi; burada aktif işyerleri ve değişen koşullar sürekli gözetim gerektiriyordu.
Geleneksel olarak, güvenlik kontrolleri manuel gözlemlere dayanıyordu, bu da risklerin genellikle bir olay meydana geldikten sonra belirlendiği anlamına geliyordu. Araştırmacılar, yanıt sürelerini iyileştirmek ve riski azaltmak için bilgisayar görüşüyle desteklenen gerçek zamanlı bir güvenlik izleme sistemi tanıttılar.
İnşaat sahalarına sürekli olarak aktiviteyi kaydetmek için 240'tan fazla yüksek çözünürlüklü kamera yerleştirildi. Video görüntüleri, yalnızca bireylerin tehlikeli alanlara girdiği zamanı değil, aynı zamanda yakındaki ekipmanın hareketsiz mi yoksa hareketli mi olduğunu tespit edebilen yapay zeka modelleri kullanılarak sahada işlendi - gerçek zamanlı riski değerlendirmede önemli bir faktör. Güvenli olmayan bir davranış tespit edildiğinde, sistem saha amirlerine anında uyarılar gönderebilirdi.
Bakım ve güvenlik denetimlerini iyileştirmenin yanı sıra, bilgisayarlı görüş, gerçek zamanlı olarak ray hatlarını ihlallere karşı izlemek için de kullanılıyor. Bu ciddi bir endişe, yalnızca 2023'te Amerika Birleşik Devletleri'nde 995 demir yolu kaynaklı ölüm bildirildi. Bu olayların çoğu, geleneksel izleme yöntemlerinin genellikle sınırlı olduğu bir alan olan raylara yetkisiz erişimi içeriyordu.
Bunu ele almak için, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki demiryolları bilgisayarlı görüş çözümlerini benimsemeye başlıyor. Bu sistemler, izinsiz giriş , ray engelleri ve olası sinyal ihlalleri gibi olayları tespit etmek için yapay zeka modelleri tarafından analiz edilen canlı video akışlarını kullanır. Bu sorunları oluştukları anda belirleyerek sistem, ekiplerin hizmet kesintiye uğramadan veya güvenlik riske girmeden önce hızlı bir şekilde yanıt vermesine yardımcı olur.
Belirli aralıklarla gerçekleşen manuel denetimlerin aksine, bilgisayarlı görüş sistemleri ağ genelinde sürekli, gerçek zamanlı izleme sağlar. Bir tehdit algılandığında, uyarılar operatörlere hemen gönderilir ve bu da hızlı, hedefli yanıtlar sağlar. Bu, iyileştirilmiş durum farkındalığına, daha hızlı müdahaleye ve kaçınılabilir olaylardan kaynaklanan daha az gecikmeye yol açar.
Her gün, hijyenin en önemli öncelik olduğu trenlerde ve istasyonlarda milyonlarca yemek hazırlanıyor ve servis ediliyor. Hindistan'da, Hindistan Demiryolu Catering ve Turizm Şirketi (IRCTC), dünyanın en büyük demiryolu gıda ağlarından birini yönetiyor.
Yakın zamana kadar hijyen kontrolleri manuel olarak yapılıyordu ve bu da her mutfağın sürekli izlenmesini zorlaştırıyordu. İşleri daha verimli ve güvenilir hale getirmek için IRCTC, gıda güvenliği uygulamalarını gerçek zamanlı olarak izleyen bir Vision AI sistemi tanıttı.
Sistem, mutfaklardaki ve yemek hazırlama alanlarındaki mevcut CCTV kameralarına bağlanır. Ellerini yıkamayan personel, eksik eldiven veya saç filesi veya temiz olmayan iş istasyonları gibi yaygın hijyen sorunlarını tespit etmek için eğitilmiş AI modellerini kullanır.
Sistemin uygulamaya konulmasından bu yana hijyen standartlarının iyileştirilmesine yardımcı oldu ve personelin gıda güvenliğini kontrol etmesini kolaylaştırdı. Ayrıca, personelin sadece prosedürleri kontrol etmekle kalmayıp yemek hazırlamaya daha fazla zaman ayırması sağlandı.
Bilgisayarlı görüş, demiryolu sistemlerinde güvenliği, bakımı ve günlük operasyonları iyileştirme konusunda bir dizi avantaj sunar. İşte bazı temel avantajlar:
Vision AI'nın demiryolu taşımacılığına getirdiği birçok olumlu şeye rağmen, bu sistemlerin dağıtımı ve bakımı konusunda hala zorluklar var. Dikkate alınması gereken birkaç dezavantaj şunlardır:
Demiryolu ağları büyüdükçe, güvenilir içgörüler sağlayan gerçek zamanlı sistemlere olan talep artmaktadır. Bilgisayarlı görüş sistemleri, operatörlerin sorunlara hızlı ve doğru bir şekilde yanıt vermesine yardımcı olmak için nesne algılama, yapısal kontroller ve gerçek zamanlı uyarılar kullanır.
Yapay zeka araçları günlük operasyonları iyileştirir ve ayrıca uzun vadeli bakım maliyetlerini ve güvenlik risklerini düşürür. Bu araçlar geliştikçe, yapay zekanın demiryolu sistemlerini daha verimli, duyarlı ve güvenli hale getirmede etkili bir rol oynaması bekleniyor.
Büyüyen topluluğumuza katılın! AI hakkında daha fazla bilgi edinmek için GitHub havuzumuzu keşfedin. Bilgisayarlı görüş projelerinize başlamaya hazır mısınız? Lisanslama seçeneklerimize göz atın. Çözüm sayfalarımızı ziyaret ederek tarımda AI'yı ve sağlık hizmetlerinde Vision AI'yı keşfedin!
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın